(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
一つの建物についてBEMSにより得られた各種データを処理して、
当該建物についての外気比エンタルピの１時間瞬時値を横軸に、エネルギー量の１時間瞬時値を縦軸に設定した瞬時値散布図と、
前記散布図によりピーク値の出現時における外気条件を把握し、
前記ピーク値が出現したピーク日の日変動図とを作成し、
前記散布図を冷房期あるいは暖房期のいずれかであるかを判定し、
前記ピーク日の日変動図からピーク値の出現を時刻ベースで抽出して当該時刻におけるピーク値散布図を作成し、
前記ピーク値散布図のパターンをASHRAEの変動パラメータの負荷パターンを参照して当てはめ、
当てはめられた前記負荷パターンによって最低のエンタルピのエネルギー消費量に係る基準点と最大エネルギー消費量が出現した比エンタルピに係るピーク点とを前記ピーク値散布図に描画し、
外気比エンタルピの最高値を少なくとも２つの公的情報に基づく気象データと、各建物の所望期間における最高値との３種類についての推計値を、前記基準点とピーク点とから求められるグラフ上で前記３種類の最高値のデータを比例配分によりプロットして求めて、契約値との比較することを特徴とする建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、建物におけるエネルギー消費状況がエネルギー供給契約との関係で最適な状態にあるか否かを診断し、適切な契約値を求めるための、建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法に関する。
【背景技術】
【０００２】
地球環境問題の深刻化は、建物における省エネルギーやエネルギー効率の最適化を推進することを要求している。エネルギー削減を図る上において、種々のエネルギー効率の向上を図ることが要求される。このための手法として、ビルエネルギーマネジメントシステム（Building and Energy Management System、以下「BEMS」と略記する。）が導入され、建物の施設内における空調設備や照明設備等を対象として、室内環境や設備の状況を監視し、それらの運転制御を行うことによって、室内環境とエネルギー消費状況の最適化を図ることで、エネルギー削減が図られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、建物で使用されるエネルギーの実績値を目標値以下にするためのビルエネルギー管理装置として、建物で使用されるエネルギーの現時点における実績値を入力し、入力された現時点の実績値と所定期間の目標値とを照合する照合手段と、照合手段による照合結果を月形式の累積グラフ、日形式の累積グラフまたは時間形式の累積グラフのいずれかで、前記所定期間の目標値に対する現時点の状況を表示部に表示させる表示制御手段と、を備えた構成が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、業務用ビル等の施設におけるエネルギー消費を監視するエネルギー監視装置として、施設内でのエネルギー消費に関するエネルギー消費情報を表示手段に表示するエネルギー監視装置において、所定の計量区分でのエネルギー消費に関する前記エネルギー消費情報を表示する際に、該計量区分を選択するための選択画面であって、上位の階層の計量区分を下位の階層において所定の要素で分別することによって選択可能な計量区分を階層化し、該階層化した各計量区分を選択可能に階層表示した選択画面を前記表示手段に表示させる選択画面表示手段と、前記選択画面表示手段により表示された選択画面において所望の計量区分を選択する選択手段と、前記選択手段により選択された計量区分のエネルギー消費に関するエネルギー消費情報を前記表示手段に表示させるエネルギー消費情報表示手段と、を備えた構成が開示されている。
【０００５】
また、特許文献３には、施設内の多数の計測器からの膨大な計測データに基づき所望の評価を行うためのグラフ表示が容易に行えるエネルギー管理システムのためのグラフ表示装置として、被計測対象に対して設けられた多数の計測器から得られる計測データに基づいて所望の評価を行うためのグラフ表示を入力手段と表示手段を使用してオペレータと対話的に行う施設内のエネルギー管理を行うエネルギー管理システムのためのグラフ表示装置であって、各軸にそれぞれ計測名称又は時間軸が規定された所望の評価を行うための予め作成された多種の元グラフを格納した元グラフ格納手段と、上記各計測器から送られてくる計測データを蓄積して格納する計測データ蓄積格納手段と、上記元グラフ格納手段に格納されたグラフ一覧表を表示してオペレータに使用するグラフの選定を促す手段と、オペレータにより選定された元グラフの計測名称に関する上記計測データ蓄積手段に格納された計測データを表示しオペレータに上記元グラフの各軸に設定する計測データの選定を促す手段と、上記選定された元グラフおよび計測データによるグラフ表示の実行の指示をオペレータに促しこれに対する指示に従って表示を行うグラフ表示手段と、を備えた構成が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２３６９０４号公報
【特許文献２】特開２００７−１９９７８３号公報
【特許文献３】特開２００５−２５９０６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、ビルディング（以下「ビル」と略記する。）の管理を専門に行うビル管理会社等では複数のビル等の建物について管理を行っており、それぞれの建物について室内環境とエネルギー効率の最適化を図ることが行われている。この種の最適化のために、例えば特許文献１に記載されたエネルギー管理装置では、所定期間の目標値が設定され、この目標値と実績値とを照合した照合結果を月形式の累積グラフ等で表示させることが行われている。
【０００８】
他方、ビルの室内環境等の最適化を図るためには、それぞれの室について個別にそれぞれの室内環境等を把握する必要がある。また、ビルの立地等によっても室内環境等が異なるから、複数の建物の管理を行っているビル管理会社等は、個別のビル毎についてそれぞれの室の室内環境等を把握することが必要となる。そして、把握した室内環境等のデータをもとにして、室内環境やエネルギー効率の最適化を図るための空調設備や照明設備等の運転の調整を行うことになる。
【０００９】
ビル管理会社等は、把握した室内環境やエネルギー効率の最適化を図るための空調設備等の運転調整について、建物の所有者に対して説明する。このとき、所有者の理解が容易となるような資料を必要とする。
【００１０】
ところで、各ビルにあっては、例えば、電力会社と消費する電力量に関して使用契約を結んでおり、毎月の費用として、契約に基づく基本料金と電力使用量に対する従量性の使用料金とを要している。この場合、基本料金と使用料金との合計料金が適切でない場合には、エネルギーコストに無駄が生じてしまう。このようなエネルギーコストの無駄の有無を容易に判断できれば、エネルギーコストの改善を行える。
【００１１】
そこで、この発明は、多くの建物にBEMSが導入されていることに着目して、BEMSで得られた各種の計測データをもとにして、当該建物における消費エネルギーがエネルギー供給についての契約値に関して適切か否かを判断できるようにした建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
前記目的を達成するための技術的手段として、この発明に係る建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法は、一つの建物についてBEMSにより得られた各種データを処理して、当該建物についての外気比エンタルピの１時間瞬時値を横軸に、エネルギー量の１時間瞬時値を縦軸に設定した瞬時値散布図と、前記散布図によりピーク値の出現時における外気条件を把握し、前記ピーク値が出現したピーク日の日変動図とを作成し、前記散布図を冷房期あるいは暖房期のいずれかであるかを判定し、前記ピーク日の日変動図からピーク値の出現を時刻ベースで抽出して当該時刻におけるピーク値散布図を作成し、前記ピーク値散布図のパターンをASHRAEの変動パラメータの負荷パターンを参照して当てはめ、当てはめられた前記負荷パターンによって最低のエンタルピのエネルギー消費量に係る基準点と最大エネルギー消費量が出現した比エンタルピに係るピーク点とを前記ピーク値散布図に描画し、外気比エンタルピの最高値を少なくとも２つの公的情報に基づく気象データと、各建物の所望期間における最高値との３種類についての推計値を、前記基準点とピーク点とから求められるグラフ上で前記３種類の最高値のデータを比例配分によりプロットして求めて、契約値との比較することを特徴としている。
【００１３】
BEMSによって各ビルの受電電力や冷水受入、蒸気受入、温水受入等のエネルギー消費量データと、外気乾球温度や外気相対湿度等の外気状態データとを取得する。外気乾球温度と外気相対湿度とから外気比エンタルピの１時間毎のデータであってその瞬時値を求める。またエネルギー量の１時間瞬時値を取得する。なお、エネルギー量は、受入冷水熱量あるいは受入蒸気、受入温水、受電力による。これらの値により、横軸に比エンタルピが、縦軸にエネルギー量が設定された瞬時値散布図を描く。この瞬時値散布図によってピーク値が出現した時点における外気条件を把握することで、該ピーク値の出現の時期が冷房期であるか暖房期であるかを判定する。この判定は、外気比エンタルビが高い時期にピーク値が出現する場合には冷房期と、低い時期に出現する場合には暖房期と判定し、ピーク値の出現した日の日変動からピークの発生時刻を特定する。なお、冬期の空調の立ち上がり時にピーク値が出現する場合には、8:00〜16:00のデータを抽出し、夏期の午後にピーク値が出現する場合には10:00〜16:00のデータを抽出し、当該時刻におけるピーク値散布図を作成する。
【００１４】
前記ピーク値散布図を、ASHRAE（アメリカ暖房冷凍空調学会：American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers）の変動パラメータの負荷パターンを参照して、いずれの負荷パターンに近似するかを当てはめる。当てはめた負荷パターンに基づいて基準点とピーク点とを確定する。
【００１５】
一方、契約値が適正か否かを判断にようする推計値を求めるために、外気条件を想定する必要がある。この外気条件の想定には、各ビルの適宜な期間におけるBEMSデータと、公的な気象情報に基づくデータを用いる。公的情報による気象データとしては、例えば、拡張AMeDAS標準年気象データや拡張AMeDAS所望期間のデータ等を用い、これら各データの最高値の３種類について推計値を求める。
【００１６】
前記３種類の最高値の推計値は、前記基準点とピーク点とから求められる一次式のグラフ上で比例配分して求め、これら推計値と比較して契約値が適正か否かを判断する。
【発明の効果】
【００１８】
この発明に係る建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法によれば、ビル管理会社等は管理の対象となっているビル等の建物について、電力使用等のエネルギー供給に関して使用しているエネルギーとの比較を、ピーク値散布図等を参照しながら行うことにって、エネルギー需給についての契約が適正か否かを容易に判断することができる。そして、この判断に基づいて、当該建物の所有者にエネルギーコストにつていの改善を前記ピーク値散布図等を参照しながら説明することにより、契約の見直し等の有効性について容易に理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】この発明に係る建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法による診断手順を説明するフローチャートである。
【図２】この契約値最適化診断手法に供する瞬時値散布図である。
【図３】図２に示す瞬時値散布図によるピーク値が出現した日の日変動を例示する日変動図である。
【図４】図３に示すピーク値の出現日についてピーク値の出現時刻に関して抽出したピーク値散布図である。
【図５】ASHRAEによる負荷パターンの図である。
【図６】図３に示すピーク値散布図を図５に示すASHRAEの負荷パターンと照合させて確定した基準点とピーク点とを追記したピーク値散布図である。
【図７】前記基準点とピーク点、公的情報に係る気象データとを参酌して求めた推計値を示すピーク値散布図である。
【図８】この発明に係る建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法により、照明コンセント消費電力についての診断手法に係る散布図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、例示した好ましい実施の形態に基づいて、この発明に係る建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法を具体的に説明する。なお、診断に資するための図を描くために必要なデータは、前記BEMSによって取得されるものであり、受電電力情報や冷水受入情報、蒸気受入情報、温水受入情報、外気乾球温度、外気相対湿度である。
【００２１】
図１にはこの発明に係る建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法の診断手順のフローチャートを示してあり、このフローチャートに基づいて説明する。
【００２２】
該当する建物についてBEMSにより取得された各種のデータより、エネルギー量（受入冷水熱量、受入蒸気、受入温水、受電力）と外気条件との散布図を作成する（ステップ１０１）。この散布図は、外気乾球温度と外気相対湿度とから外気比エンタルピを求め、その１時間瞬時値を横軸に、エネルギー量の１時間瞬時値を縦軸に設定した瞬時値散布図として作成される。図２はこの瞬時値散布図を示しており、エネルギー量としては地冷からの受け入れ冷水熱量を採用している。
【００２３】
前記瞬時散布図からピーク値がどのような外気条件の際に出現するかを判別し(ステップ１０２)、外気比エンタルピが高い時期に出現する場合（ステップ１０２／YES）には冷房期を抽出し（ステップ１０３）、外気比エンタルピが低い時期に出現する場合（ステップ１０２／NO）には暖房期のデータを抽出する必要がある（ステップ１０４）。
【００２４】
図２においてはピーク値が外気比エンタルピの高い時期に出現しているため、冷房期のデータを抽出する必要があり（ステップ１０５）、このピーク値が出現したピーク日の日変動を図３に示してある。次に、このピーク値が出現する状況が、空調立ち上がり時にあるか否かを判断する（ステップ１０６）。冬期の空調の立ち上がり時にピーク値が出現するような場合（ステップ１０６／YES）には8:00〜16:00の暖房期のデータを抽出し（ステップ１０７）、夏期の午後に空調のピーク値が出現するような場合（ステップ１０６／NO）には10:00〜16:00の冷房期のデータを抽出する（ステップ１０８）。
【００２５】
図４は図２に示した瞬時値散布図より冷房期のデータ（10:00〜16:00）のデータを抽出したピーク値散布図である。このピーク値散布図のパターンを、図５に示す、ASHRAEの変動パラメータの負荷パターンを参照して、いずれの負荷パターンに近似するかを当てはめる（ステップ１０９）。
【００２６】
ASHRAEのデータに当てはめた負荷パターンによって基準点とピーク点とを確定する（ステップ１１０）。例えば、図４に示すピーク値散布図においては、ピーク点は同図における最大エネルギー消費量の出現した比エンタルピの点とし、基準点は最低の比エンタルビのエネルギー消費量の点とする。この点を描画したものを図６に示してある。
【００２７】
次に、推計値を求める。この場合に、外気条件を想定する必要がある。この外気条件の想定には、公的情報による気象データを使用し、例えば、拡張AMeDAS標準年気象データの最高値（推計値(1)）と拡張AMeDAS1991-2000年データの最高値（推計値(2)）と各建物に関して取得された2007年度のBEMSデータの最高値（推計値(3)）の３種類のデータについて推計値を求める。前記ピーク値と基準値とから比例配分で、前記３種類のデータについて推計値を求める（ステップ１１１）。その結果を図７に示してある。また、同図には契約値と設計値とを併記してある。
【００２８】
現状冷熱の契約値は22,604［MJ/h］であり、推計値(1)から求められた冷熱量は23,220［MJ/h］推計値(2)からは24,681［MJ/h］推計値(3)からは24,643［MJ/h］となっており、現在のところ現状契約値を推計値がいずれも上回っており、外気温度の上昇があった場合将来的に現状契約値を超える恐れがあるため、契約値の低減は難しいと判断する。
【００２９】
次に、図８を参照して、照明コンセント消費電力について受入エネルギー契約値の契約値最適化診断について説明する。
【００３０】
図８は、外気乾球温度と外気相対湿度から導き出した外気比エンタルピ１時間瞬時値を横軸に、照明コンセント系統の１時間瞬時値を縦軸に設定した瞬時値散布図である。この瞬時値散布図に、平日コアタイム（10:00〜16:00）のうちの12:00〜13:00のデータを除いた値を描画する。描画されたデータに対して一次近似式を求めると共に、同データの標準偏差を求める。
【００３１】
前記一次近似式の定数項に標準偏差を加算したものを閾式として建物データを監視する。そして、照明コンセント消費電力がこの閾式により求めた値と大きく異なる状況となった場合には受入エネルギー契約値の再検討を行うようにする。
【産業上の利用可能性】
【００３２】
この発明に係る建物のエネルギー供給についての契約値最適化診断手法によれば、現状の契約内容の適否を容易に判断でき、エネルギーコストの適正化を図って、エネルギー効率の最適化に寄与し、地球環境問題の解決に寄与する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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